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SPAX상에서 MPICH / Chorus의 성능 분석 및 향상
김병욱(Byoungwook Kim),낭종호(Jongho Nang) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1A
본 논문에서는 분산 공유 메모리 다중처리기 시스템인 SPAX(주전산기 IV)상에서 MPICH/Chorus[2]의 실제 성능을 실험을 통하여 분석하고, 현재 MPICH/Chorus 상에서 점대점 통신을 통하여 구현되어 있는 MPI 의 집합적 통신을 Chorus IPC 의 그룹 포트를 이용하여 구현하고 실험을 통해 그 성능을 분석한다. SPAX 상에서 MPICH/Chorus 의 실제 성능 측정은 모든 노드를 사이의 방송 통신 속도 관점에서 수행하였다. 성능 측정의 결과에 의하면 SPAX 의 처리기 및 통신망의 성능 향상 때문에 MPICH/Chorus 성능이 향상될 수 있음을 알 수 있었다. 또한, 본 논문에서는 기존의 MPICH/Chorus 의 집합적 통신이 프로세스가 증가할수록성능이 저하되는 문제점을 해결하였다. 제안한 방법에서는 MPI 집합적 통신 알고리즘에 대하여 프리미티브 동작들을 추출하고, 이를 Chorus IPC 의 그룹 포트를 이용한 통신으로 구현하였다. SPAX 상에서의 실험에 의하면, 개선된 MPICH/Chorus 시스템의 집합적 통신은 기존의 시스템과 비교하여서 프로세스 개수가 많아 짐에 따라 성능 향상 정도가 커짐을 알 수 있었다.
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다차원 문항반응이론에 기반한 문항 응답 데이터 생성 알고리즘
김병욱 ( Byoungwook Kim ),이원규 ( Wongyu Lee ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.1
본 논문은 다차원 문항반응이론 모델에 기반하여 시뮬레이션을 위한 피험자들의 문항 응답 데이터를 생성하는 알고리즘을 개발하는 것이 목적으로 하였다. 본 알고리즘은 시험지를 구성하고 있는 문항들의 모수를 읽고, 각각의 차원에 대해 피험자들의 능력 수준을 나타내는 정규 분포 확률 변수를 생성한다. 본 알고리즘은 다차원 문항반응이론 모델에 기반하여 피험자들이 각 문항에 대해 정답으로 응답할 확률을 계산한다. 피험자들의 문항 응답을 결정하는 균일 분포 난수와 비교한다. 만약 확률이 난수보다 크면 피험자는 올바른 답을 한 것으로 보고 그렇지 않을 경우 틀리게 답할 것으로 한다. 본 프로그램은 피험자 수, 문항 수를 조절할 수 있다. 본 알고리즘을 통해 교육 측정 분야에서 다차원 문항반응 이론을 이용하여 학습자들의 문항 응답 데이터를 이용한 시뮬레이션 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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데이터 기반 리튬 이온 배터리 성능 예측을 위한 학습 데이터 모델 정의 및 기계학습 분석
김병욱 ( Byoungwook Kim ),박지수 ( Ji Su Park ),장홍준 ( Hong-jun Jang ) 한국정보처리학회 2023 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.12 No.3
리튬 이온 배터리는 사용 환경과 양극재 조합 비율에 따라 배터리의 성능이 좌우된다. 고성능 리튬 이온 배터리를 개발하기 위해서는 양극재 비율을 다양하게 변화시켜가면서 배터리를 제작하고 성능을 측정해야 한다. 하지만 모든 변수 조합에 대해 배터리를 제작하고 성능을 측정하기에는 많은 시간과 비용이 소모된다. 그렇기 때문에 최근에는 데이터 기반으로 인공지능 모델을 활용하여 배터리의 성능을 예측하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 공개 배터리 데이터는 동일한 배터리로 측정 실험을 하였기 때문에 양극재 조합 비율은 고정되어 있어서 데이터 속성으로 포함되지 않았다. 본 논문에서는 양극재 소재 조합 비율에 따른 배터리의 성능을 예측할 수 있는 인공지능 모델 개발에 필요한 학습 데이터 모델을 정의한다. 우리는 리튬 이온 배터리의 성능에 영향을 미칠 수 있는 요인을 분석하여 양극재 소재별 질량과 배터리 사용 환경을 입력데이터로, 배터리의 출력과 용량을 목적 데이터로 정의하였다. 공개 배터리 데이터 중에는 양극재 비율이 포함된 데이터가 없어 양극재 비율을 모두 동일한 값으로 설정한 제한된 데이터로 다중 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, LSTM 분석을 수행하였다. 실험 환경이 다른 배터리 데이터에서 각각의 배터리 데이터는 고유한 패턴을 유지하였으며, 배터리 분류 모델은 각각의 배터리를 약 2%의 오차로 분류하는 것으로 나타났다. The performance of lithium ion batteries depends on the usage environment and the combination ratio of cathode materials. In order to develop a high-performance lithium-ion battery, it is necessary to manufacture the battery and measure its performance while varying the cathode material ratio. However, it takes a lot of time and money to directly develop batteries and measure their performance for all combinations of variables. Therefore, research to predict the performance of a battery using an artificial intelligence model has been actively conducted. However, since measurement experiments were conducted with the same battery in the existing published battery data, the cathode material combination ratio was fixed and was not included as a data attribute. In this paper, we define a training data model required to develop an artificial intelligence model that can predict battery performance according to the combination ratio of cathode materials. We analyzed the factors that can affect the performance of lithium-ion batteries and defined the mass of each cathode material and battery usage environment (cycle, current, temperature, time) as input data and the battery power and capacity as target data. In the battery data in different experimental environments, each battery data maintained a unique pattern, and the battery classification model showed that each battery was classified with an error of about 2%.
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Min-Max Hash 를 활용한 다중 집합 기반의 유사도 측정
윤진욱 ( Jin-uk Yoon ),김병욱 ( Byoungwook Kim ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1
데이터 마이닝에서 클러스터링은 서로 유사한 특징을 갖는 데이터들을 동일한 클래스로 분류하는 방법이다. 클러스터링에는 다양한 방법이 존재하지만 대표적으로 집합으로 표현된 데이터들의 유사도를 측정하기 위해서는 자카드 유사도(Jaccard Similarity)를 이용한다. 자카드 유사도는 서로 다른 집합 간의 공통된 부분을 상대적으로 평가하여 유사도를 측정하는 방법이다. 그러나 최근에는 데이터를 저장할 수 있는 기술과 매체의 발전으로 표현할 수 있는 데이터의 영역과 범위는 발전되고 있기 때문에 많은 연산과 시간의 비용이 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해서 두 데이터의 표본의 유사도를 통해 실제 데이터들의 유사도를 추정할 수 있는 Min-Hash 가 제안되었다. 본 논문에서는 이를 활용하여 집합의 영역을 다중 집합(Multiset)으로 확장하여 중복되는 값을 가질 수 있는 두 데이터 간의 유사도를 효율적으로 추정할 수 있는 Min-Max Hash 를 제안한다.
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조영조 ( Yeongjo Cho ),김병욱 ( Byoungwook Kim ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2
스도쿠는 다양한 연령대의 사람들에게 인기있는 논리 기반 조합 퍼즐 게임입니다. 이러한 인기로 인해 다양한 수준의 난이도로 스도쿠 퍼즐을 생성하고 해결하기 위해 컴퓨터 소프트웨어가 개발되고 있습니다. 본 논문은 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithm)을 이용하여 스도쿠 퍼즐의 해결 및 스도쿠 퍼즐의 난이도를 평가하는 문제를 연구한다. 유전자 알고리즘이 수행되는 동안 적합도 함수가 수렴되는 시간이 길수록 퍼즐의 난이도가 높을 것이라는 가정한다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 스도쿠 퍼즐을 해결하는 알고리즘을 개발하고, 스도쿠 퍼즐 제작자들에 의해 난이도가 정해진 실제 스도쿠 퍼즐을 개발된 알고리즘으로 해결하는데 시간을 측정한다. 측정된 시간과 퍼즐 문제의 상관 관계를 분석하여 가정을 검증한다. 실험결과에서 알고리즘의 실행시간과 퍼즐의 난이도에는 유의미한 상관관계가 있음을 보였다.
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문맥 및 어휘 그룹 기반 지능형 영어 어휘 학습 시스템 설계
김도현 ( Do-hyeon Kim ),옥준혁 ( Jun-hyuk Ok ),장홍준 ( Hong-jun Jang ),황요한 ( Yohan Hwang ),김병욱 ( Byoungwook Kim ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2
영어 교육 시장이 증대되면서 영어 학습을 효과적으로 지원하는 다양한 학습 시스템들이 개발되고 있다. 영어문장을 구성하는 기본적인 단위는 어휘로 문장 전체의 의미를 파악하기 위해서는 어휘의 의미를 이해하는 것이 필수적이다. 따라서 영어 어휘 능력 향상을 위한 다양한 영어 어휘 학습 시스템들이 개발되고 있으나, 어휘가 사용되는 문맥을 고려하거나 동시에 학습하면 효과적인 어휘 등 어휘 학습에 효과적인 교수학습 방법의 원리가 적용된 영어 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 n 개의 영어 단어가 하나의 그룹으로 동시에 제시되면서 그 n개의 영어 단어가 모두 포함된 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 설계한다. 임의로 n 개의 영어 어휘가 주어졌을 경우 문맥에 맞게 영어 예문을 자동으로 생성하는 지능형 영어 문장 생성 모델이 본 연구의 핵심이다. 또한, 어휘 능력 평가에서 기존 어휘 학습 시스템과 같이 단순히 어휘를 얼마나 암기하고 있는지에 대한 평과 결과만을 제시하는 것이 아니라, 그룹별 취약 어휘 분석을 통해 효과적인 그룹 어휘 선택 규칙을 파악할 수 있는 기반을 마련하고자 한다. 본 논문에서 제안한 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 통해 영어 어휘 학습자들의 학습 능력 향상에 도움이 될 것으로 기대한다.
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문맥 및 어휘 그룹 기반의 지능형 영어 어휘 학습 시스템의 개발
김도현 ( Do-hyeon Kim ),장홍준 ( Hong-jun Jang ),김병욱 ( Byoungwook Kim ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
영어 교육 시장 확대로 다양한 영어 학습 시스템이 개발되고 있다. 그러나 어휘의 문맥적 이해 와 효과적인 학습 방법을 결합한 지능형 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비하다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 한 그룹으로 제시되고, 이들을 모두 포함한 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 개발한다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 주어졌을 때 문맥에 맞는 영 어 예문을 자동으로 생성하는 모델을 개발하였다. 어휘 평가를 바탕으로 자동으로 취약 어휘를 선 정하며 학습자들이 해당 어휘를 학습 할 수 있도록 진행한다. 본 연구에서 개발한 지능형 영어 어 휘 학습 시스템의 사용성 평가를 위해 설문 검사를 실시하였다. 설문 결과는 문맥 및 어휘 그룹 기 반의 지능형 영어 학습 시스템은 사용자들이 사용하기 편리하고 어휘 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있음을 보여준다.
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옥준혁 ( Jun-hyeok Ok ),장홍준 ( Hong-jun Jang ),김병욱 ( Byoungwook Kim ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
영어 공인 시험에서 영어 어휘는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 그러나 기존 영어 어휘 학습 시스템은 단순히 어휘 교재의 콘텐츠를 디지털화한 것에 그치고 있다. 영어 어휘 학습에서 동의어에 대한 학습은 언어 능력을 향상시키고 다양한 상황에서 효과적으로 의사소통할 수 있는 능력 향상에 도움이 된다. 본 연구에서는 학습자들이 영어 어휘 학습을 효과적으로 할 수 있도록 동의어 및 반의 어를 활용할 수 있는 학습 시스템을 제안한다. 본 시스템은 동의어와 반의어에 대한 정보가 필요한 영어 어휘를 입력으로 받아 생성형 AI에서 동의어 및 반의어에 대한 정보를 생성한 후에 반환하는 기능을 수행한다. 본 시스템은 학습자들이 어휘 평가에서 오답으로 답한 어휘에 대해 동의어 및 반의어에 대한 추가적인 어휘와 예문을 제공하여 영어 어휘 학습의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
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